«Акцент смещается с "кто больше потратит" к "кто сделает умнее"»

В условиях высоких ставок в экономике банки продолжают реализовывать высокотехнологичные проекты и внедрять искусственный интеллект (ИИ) в свой бизнес. О том, какие вызовы и возможности открывает 2025 год, «Ъ-Review» рассказал первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин.

Выйти из полноэкранного режима

Развернуть на весь экран

«Рассуждения модели впечатляют»

— Искусственный интеллект — это технология будущего, которая сегодня еще только разрабатывается, тем не менее Сбербанк неоднократно объявлял об экономическом эффекте от ее внедрения. Какие в этом плане результаты и какие прогнозы на наступивший год?

— Согласен с вами, искусственный интеллект — это действительно технология будущего, которое наступает уже сейчас. У нас в «Сбере» поставлена еще более сложная и многогранная задача — не просто развивать технологии искусственного интеллекта, но сделать их доступными для широкого круга людей. Сделать технологии, которые приносят реальную пользу не просто обществу, а каждому человеку лично. И безусловно, достижение национального суверенитета в области искусственного интеллекта — одна из важнейших наших общих целей, достичь которой можно только при наличии в стране собственного семейства моделей генеративного искусственного интеллекта, в том числе больших языковых моделей.

Если говорить о финансовом эффекте, то наши прогнозы оправдались и по итогам 2024 года финансовый эффект от внедрения ИИ в бизнес «Сбера» составил более 400 млрд руб. Поэтому мы можем предположить, что и в этом году результат будет как минимум на том же уровне.

При этом хочу отдельно отметить финансовый эффект от внедрения генеративного искусственного интеллекта в бизнес «Сбера» — по нашим прогнозам, в 2025 году он составит не менее 50 млрд руб.

В «Сбере» уже накоплен большой опыт по внедрению ИИ в различные процессы. Наиболее востребованные сервисы, которые мы используем,— это распознавание и синтез речи, видеоаналитика, а также применение GigaChat во множестве сценариев выполнения процессов. Например, мы активно используем большие языковые модели для создания ИИ-помощников практически для всех сотрудников, которые позволяют освободить время от рутинных задач и направить его на более сложные и важные.

Поэтому в наших планах предложить правительству РФ наш опыт использования ИИ-сервисов, в том числе на базе генеративного ИИ и ИИ-агентов, которые могут повысить эффективность органов государственной власти. Если говорить более детально, то мы планируем провести пилотные внедрения ИИ-сервисов. Примером является наше партнерство с регионами в рамках их цифровизации и активного внедрения ИИ — на сегодняшний день уже 85% регионов используют ИИ-решения «Сбера». В том числе мы уже видим, что кроме базовых сервисов на основе обработки больших данных, компьютерного зрения регионы начинают использовать сервисы на базе генеративного ИИ.

Например, Республика Татарстан разработала ИИ-ассистента на базе GigaChat, который выполняет функции ветеринара и позволяет людям в удаленных деревнях по симптомам через чат-бот получать рекомендации по лечению коров, которым в месяц пользуется больше 2 тыс. фермеров. А в Ямало-Ненецком автономном округе при поддержке правительства в каждой школе был внедрен ИИ-ассистент учителя на базе GigaChat, который переводит запись устной речи в письменную форму для подготовки уроков и дает учителю рекомендации по наполнению учебной программы и работе с учениками.

GigaChat активно используется многими российскими компаниями — уже более 9 тыс. внешних клиентов применяют его для автоматизации процессов и разработки новых продуктов. Примеры применения нашей нейросети охватывают различные отрасли — от ритейла до промышленности, демонстрируя высокую эффективность технологии. Компания «Билайн» с помощью GigaChat структурировала метаданные всех книг, настроила удобный поиск и увеличила количество читаемых книг. Хорошие результаты у нас и в ритейле — GigaChat способствует созданию продукции, разработке упаковки, автоматизирует обработку клиентских отзывов и снижает операционные затраты более чем на 50%.

Если давать более масштабные прогнозы, то к 2030 году прирост ВВП России за счет использования ИИ должен составить не менее 11,2 трлн руб., что составляет более 6% ВВП.

Такой показатель зафиксирован в обновленной Национальной стратегии развития ИИ в России до 2030 года.

— Сегодня в области искусственного интеллекта тема номер один — DeepSeek, которая показала неэффективность американских моделей. А как на ее фоне выглядит ИИ Сбербанка?

— Китайский новый год, несомненно, запомнится многим надолго: мы наблюдали последовательные релизы флагманских моделей генеративного ИИ, причем не только от DeepSeek, но и значимые релизы от компании Alibaba (Qwen). Что касается DeepSeek (частная компания, основателем которой является Лианг Венфенг, принадлежащая частному фонду High-Flyer.— «Ъ-Review»), она выпустила свои флагманские AI-модели — DeepSeek-V3 и DeepSeek-R1. Эти модели продемонстрировали паритет с лидерами отрасли на ведущих бенчмарках, в том числе в сравнении с моделью GPT-4 компании OpenAI. Почему эти релизы вызвали такой резонанс, ведь в мире много значимых релизов в сфере ИИ?

Во-первых, это полностью открытые модели (open source, выложенные на GitHub.— «Ъ-Review»), что пошатнуло монополию проприетарных моделей. Во-вторых, китайские разработчики проявили инженерную смекалку, научившись получать сопоставимые результаты при использовании существенно меньших вычислительных ресурсов. Проще говоря, китайские коллеги научились максимально эффективно использовать GPU-кластеры для обучения и инференса моделей, поставив под сомнение идею о том, что генеративный ИИ требует огромных вычислительных мощностей.

Мы, конечно, протестировали модель DeepSeek и сравнили ее с моделью GigaChat. DeepSeek превзошла нашу модель по некоторым тестам (но не всем), но мы определенно находимся в одной весовой категории среди больших языковых моделей.

Мы также ограничены в объеме вычислительных ресурсов и, следуя подходу китайских коллег, намерены сфокусироваться на оптимизации процесса обучения моделей, стремясь получать лучшие метрики с меньшими затратами.

Нельзя не упомянуть недавний релиз компании XAI Илона Маска — модель Grok-3. Илон Маск назвал новую версию модели «самым умным ИИ на Земле», а команда XAI заявила, что «Grok-3 способна составить конкуренцию передовым западным и китайским моделям, а также превосходит их по производительности при выполнении различных задач».

В отличие от подхода китайских разработчиков, основанного на инженерной смекалке, Илон Маск в характерной для него манере решил пойти по пути масштабного наращивания мощностей. Для обучения был использован суперкомпьютер Colossus, оснащенный 100 тыс. GPU NVIDIA H100. На текущий момент Colossus — крупнейший в мире суперкомпьютер, построенный всего за четыре месяца.

Стоит отметить, что это не исключает применения научно-технических инноваций командой XAI (обучение модели на таком кластере — задача нетривиальная), однако технических отчетов от них пока не поступало. Поскольку модель закрытая, у нас есть возможность протестировать ее лишь ограниченно, без проведения масштабных сравнительных тестов с нашей моделью. Но первые впечатления на уровне пользователя положительные, в том числе с точки зрения пользовательского опыта (механика взаимодействия схожа с Perplexity).

Рассуждения модели впечатляют, хотя иногда наблюдаются задержки в ответах. В любом случае Grok-3 стала очередным флагманом на мировой арене генеративного ИИ, а масштаб и скорость реализации проектов под руководством Илона Маска не перестают удивлять.

— Вы могли бы простыми словами пояснить, что такое DeepSeek и чем она так хороша?

— DeepSeek доказала, что даже на урезанных мощностях можно достичь качества уровня американских моделей — это ставит под вопрос необходимость экстремальных инвестиций, если есть инженерные инновации. DeepSeek-V3 оптимизирована для многозадачности — от программирования до математических вычислений и работы с разными языками. DeepSeek-R1, напротив, специализируется на логическом мышлении и решении сложных задач. Модель использует архитектуру с оптимизированным обучением с подкреплением, что позволяет ей эффективно справляться с задачами, требующими глубокого анализа и рассуждений.

На наш взгляд, появление DeepSeek — большой плюс для всего рынка, эта модель лучше подавляющего большинства аналогов с открытым кодом, и это очень круто.

Мы искренне рады за китайских коллег и за прогресс в области построения больших языковых моделей и машинного обучения в целом.

Появление такой модели на рынке подчеркивает важность развития открытых решений. «Сбер» и сам уже давно и активно публикует различные модели генеративного искусственного интеллекта. В открытый доступ выложены все модели линейки Kandinsky, базовая модель GigaChat Lite, семейство акустических моделей для русского языка GigaAM, которые находятся «под капотом» нашего сервиса GigaChat.

— Получается, DeepSeek почти идеальна — дешевая, открытая и хорошо работает?

— Не совсем так. Качество моделей вроде DeepSeek вызывает ряд вопросов из-за возможного воздействия на модель посторонних данных, поскольку малые команды реже проверяют массивы данных на утечку тестовых задач. Если же рассматривать внедрение DeepSeek в промышленную эксплуатацию, то возникают вопросы со скоростью и устойчивостью работы модели. Однако популярность подобных моделей доказывает, что сообщество готово мириться с условными недостатками ради доступа и открытости.

Сегодня акценты стали смещаться от «кто больше потратит» к «кто сделает умнее». Адаптация DeepSeek под скромную инфраструктуру и фокус на оптимизацию кода — пример тренда, где главным преимуществом становится инженерная изобретательность, а не только бюджет.

Поэтому важно отметить, что сегодня рынок искусственного интеллекта переходит в фазу, где прорывы зависят не столько от фундаментальных открытий, сколько от способности комбинировать известные методы с минимальными затратами. DeepSeek и подобные проекты ставят под сомнение монополию гигантов, доказывая, что открытость и инженерная смекалка могут уравнять шансы даже при ограниченных ресурсах.

— Вы следите за китайскими коллегами или уже сотрудничаете с кем-то?

— Китай — мировой лидер по публикациям в области ИИ, а ИИ-модели из Китая показывают высокие результаты. И конечно, Китай является партнером России по многим вопросам международной повестки, поэтому уровень научного взаимодействия между нашими странами должен быть усилен с помощью кооперации между нашими учеными. В «Сбере» работает много ученых, которые выступают на ведущих мировых конференциях, общаются с коллегами из разных стран. И по их линии мы планируем проводить совместные проекты с исследователями из Китая.

— Это планируется в рамках международной сети альянсов ИИ?

— В том числе — там гораздо более широкие цели и задачи. Международный альянс AI Alliance Network был учрежден на конференции AI Journey в прошлом году, в него входят на данный момент 17 отраслевых ассоциаций из 14 стран мира.

«Сбер», как участник российского Альянса в сфере ИИ, принимает участие в подготовке ежегодного обзора приоритетных ИИ-решений в мире для различных отраслей экономики — сельского хозяйства, строительства, промышленности, государственного управления, телекома, финансов. В процессе подготовки данного обзора мы видим, что в России использование ИИ находится на очень высоком уровне.

Наши коллеги из национальных объединений в сфере ИИ также это отмечают, поэтому они попросили нас поделиться опытом. В этом году мы планируем выпустить международный отчет о развитии ИИ в России, чтобы дружественные страны могли ознакомиться и позаимствовать наш опыт и наши наработки.

В этом году правительству России при участии Альянса в сфере ИИ поручено провести международный форсайт — стратегическую сессию по фундаментальным и поисковым исследованиям, направленным на дальнейшее развитие ИИ. Задачи этого форсайта — конструирование будущего, достижение консенсуса о приоритетах развития, определение будущих вызовов, перспектив развития общества и экономики, развитие существующих и стимулирование новых рынков из-за технологических прорывов, выбор стратегических приоритетов в сфере науки и технологий.

Мы планируем провести мероприятия форсайта на площадках в разных странах. Например, одной из таких площадок может быть международная научная конференция, организованная научными центрами России,— ICOMP (International Conference on Computational Optimization). Это молодая конференция, которая имеет амбиции войти в ранг ведущих научных конференций в мире. Мы надеемся, что проведение международного форсайта позволит сформировать связи между учеными, лидерами ИИ из разных стран, ускорит запуск совместных научных исследований и будет способствовать развитию научных открытий в сфере ИИ.

— Альянс в сфере ИИ настроен только на координацию и обмен научными разработками в области ИИ?

— Не только. Например, в этом году Альянс в сфере ИИ, состоящий из российских компаний—лидеров ИИ, осуществляет подготовку российской сборной Международной олимпиады по ИИ, которая будет проходить в Китае с 2 по 9 августа. В рамках подготовки члены альянса проведут серию онлайн- и офлайн-мероприятий для школьников страны с целью отбора лучших.

Участвуют в отборе совершенно разные ребята — победители международного конкурса по ИИ AI Challenge, призеры Всероссийской олимпиады по ИИ и других крупных олимпиад. Обучение пройдет в три этапа: дистанционная подготовка, очный хакатон для определения двух лучших команд, которые поедут в Китай, очный интенсив для двух команд в Москве.

Международная олимпиада по искусственному интеллекту, организованная фондом LERAI, ежегодно охватывает различные области ИИ. Например, в 2024 году олимпиада проводилась в Бургасе (Болгария), участие в ней приняли команды из 39 стран —команда из России заняла первое место в научном раунде, который проводился дистанционно, и десятое место в практическом раунде, который участники проходят очно на площадке проведения. А также получила отдельную премию за исключительные показатели. При этом победителями стали школьники 10-х и 11-х классов.

«От клиентов потребуется мобилизация усилий»

— Вы дали прогноз по финансовому эффекту от внедрения ИИ на этот год, а по росту сегмента корпоративного бизнеса у Сбербанка какие планы?

— Под влиянием жестких денежно-кредитных условий кредитование с декабря 2024 года замедляется.

Здесь важно учитывать, что замедление корпоративного кредитования связано не только с влиянием политики ЦБ, большое влияние оказывают также бюджетные расходы.

Хочу отметить, что пик бюджетных выплат обычно приходится как раз на декабрь. В начале 2025 года высокие расходы были уже и в январе. Это произошло в связи с более ранним авансированием госконтрактов.

Компании начали гасить долги перед банками, получив бюджетные средства. Конечно, мы постоянно мониторим динамику бюджетных расходов и сопоставляем ее со скоростью охлаждения кредитования.

Мы видим тенденцию к замедлению корпоративного кредитного портфеля. За декабрь корпоративный портфель «Сбера» снизился на 1,4% за месяц (–0,1% без учета валютной переоценки). В начале года мы наблюдаем продолжение данной тенденции — по итогам января снижение корпоративного портфеля составило 0,8% за месяц (–0,5% без учета валютной переоценки). Спрос на кредиты у нас заметно снизился. И мы полагаем, что в феврале—марте тоже возможно снижение портфеля или рост около нуля.

Инвестиционная активность компаний снизилась из-за высокой ключевой ставки, но выросла потребность в оборотном финансировании.

За 2024 году почти 40% прироста пришлось на жилищное строительство — в рублях это увеличение более чем на 1,5 трлн руб. Основной рост в этом сегменте связан с финансированием ранее одобренных проектов, на втором месте — металлургия (+0,8 трлн руб., 19% общего прироста), третье место делят отрасли транспорта и логистики и нефтегазовой промышленности (по +0,5 трлн руб. прироста).

— С учетом высоких ставок и санкций повышаются риски роста проблемной задолженности в корпоративном сегменте. Какие пути решения вы здесь видите?

— Мы, как кредитор, заинтересованы в сохранении долгосрочной устойчивости бизнеса и будем оказывать соответствующую кредитную поддержку. При росте ставок мы повышаем и требования к качеству заемщиков, чтобы сохранять ожидаемый уровень дефолта на текущем уровне. Для оценки устойчивости портфеля мы регулярно проводим стресс-тестирование финансовых моделей клиентов. Бизнес-модели большинства клиентов успешно проходят стресс-тестирование, в том числе благодаря тому, что они откладывают реализацию новых инвестиционных проектов.

Процентная нагрузка в текущих условиях для клиентов высокая, от клиентов потребуется мобилизация усилий, в том числе по снижению затрат. По ряду важных отраслей сохраняется поддержка со стороны государства в виде субсидий, налоговых преференций, возмещения части затрат и процентных платежей. Эти меры позволяют сохранить платежеспособность клиентов при обслуживании текущих обязательств.

В целом в стране доля просроченной задолженности в портфеле кредитов юридических лиц снижается (по статистике ЦБ, в два раза за последние пять лет), в «Сбере» такая же тенденция.

Банк имеет большой накопленный опыт работы по урегулированию сложных ситуаций, ориентируясь в первую очередь на выбор кредитной, а не дефолтной стратегии.

Массовых запросов на реструктуризацию пока что нет, но мы не исключаем, что они могут возникнуть. Мы к этому готовы, и в случае точечных кейсов решения принимаются исходя из специфики ситуации. При рассмотрении реструктуризаций «Сбер» также предлагает программу хеджирования процентного риска.

— В условиях, когда крупный бизнес откладывает новые проекты, Сбербанк стал участником проекта, который однажды уже не реализовался,— ВСМ. Какие шансы, что в этот раз он будет реализован?

— В 2023 году Сбербанк обеспечил разработку финансовой модели проекта и его структурирование на принципах государственно-частного партнерства с акцентом на справедливое распределение рисков между государством и частным партнером в лице ООО «ВСМ Две столицы». Это позволило запустить реализацию проекта ВСМ Москва—Санкт-Петербург, обсуждение которого велось уже более 30 лет.

За 2024 год благодаря совместным усилиям всех участников проекта были выполнены задачи, поставленные президентом РФ: подписано концессионное соглашение, устанавливающее условия реализации проекта, а также 20 декабря достигнуто финансовое закрытие — подписаны договоры на привлечение финансирования в проект общим объемом более 1,7 трлн руб.

Из общего объема привлеченного заемного финансирования (1,788 трлн руб.) 1,316 трлн руб. приходится на синдикат коммерческих банков, организатором которого выступил Сбербанк (413 млрд руб.).

Помимо этого, мы обеспечили организацию банковского финансирования, приняли на себя все ключевые роли в синдикате — кредитного управляющего, залогового управляющего, межкредиторского агента (представитель всех кредиторов, включая банки, пенсионные фонды и ГТЛК).

Хочу отметить масштаб данного проекта — оформление всех отношений между участниками проекта в обязывающие договоры заняло более пяти месяцев с момента подписания концессии 5 июля 2024 года, и это очень короткий срок для такого объема документации. На сегодняшний день подписано более 10 тыс. страниц различных документов, подписантами выступили 15 организаций, которые поставили около 1 тыс. подписей.

Кроме того, в конце 2024 года были внесены изменения в бюджетное законодательство, которые позволят разместить выделенные под проект 300 млрд руб. средств Фонда национального благосостояния на субординированные депозиты в банках—участниках синдиката с обязательством банков выдать кредит заемщику на аналогичных депозиту льготных условиях.

Безусловно, не все вопросы, связанные с изменениями законодательства, решены. При реализации проекта мы столкнулись с необходимостью внесения дополнительных изменений в действующее сегодня концессионное законодательство, поскольку оно предполагает, что предметом концессии является недвижимое имущество. А в нашем проекте значительной составной частью объекта концессии является высокоскоростной подвижной состав, то есть движимое имущество, приобретаемое в лизинг.

Такая структура сделки является абсолютно новой для рынка ГЧП в России, и проект ВСМ показал необходимость в совершенствовании законодательства в этой сфере. Поэтому в настоящий момент подготовлена и направлена в профильные ведомства законодательная инициатива, которая позволит успешно тиражировать практику структурирования ГЧП-проектов с элементом лизинга. В частности, предлагается четко определить порядок передачи в собственность концедента движимого имущества и прав по контрактам на его поставку, а также порядок компенсации расходов концессионера на приобретение имущества в лизинг.

— В августе 2023 года президент России подписал проект развития высокоскоростных магистралей. И ВСМ — это только первый проект из пяти направлений?

— Да, совершенно верно, проект развития высокоскоростных магистралей включает в себя пять направлений из Москвы — в Санкт-Петербург, Екатеринбург, Адлер, Минск и Рязань. Первый проект будет реализован на участке между Москвой и Санкт-Петербургом.

ВСМ-1 свяжет крупнейшие городские агломерации и экономические центры России, в которых живет около 40,2 млн человек — 27% населения нашей страны. Добраться из Москвы до Санкт-Петербурга можно будет почти в два раза быстрее, чем сейчас,— за 2 часа 15 минут.

Запуск ВСМ-1 даст импульс развитию внутреннего туризма, малого и среднего бизнеса, будут созданы новые рабочие места. Первых пассажиров магистраль начнет перевозить уже в 2028 году. Планируется, что к 2030 году пассажиропоток между Москвой и Санкт-Петербургом достигнет 23 млн человек в год.

Этот текст — часть нового проекта ИД «Коммерсантъ», посвященного трендам бизнеса и финансового рынка. Еще больше лонгридов с анализом ключевых отраслей российской экономики, экспертных интервью и авторских колонок — на странице Review.

Интервью взял Максим Буйлов